인공지능 임상의사결정지원시스템 시뮬레이션 센터 기술수용 연구

초기 실험은 급성 위장관 출혈(불량한 결과에 대한 낮은, 중간 및 높은 위험)이 있는 환자를 평가하는 시뮬레이션 시나리오 내에서 기존 임상 데이터 세트에 대해 훈련된 이전에 검증된 기계 학습 알고리즘을 배포합니다.

시뮬레이션 전에 인공 지능, 기계 학습 및 임상 의사 결정 지원에 대한 기본 교육 모듈이 모든 참가자에게 제공됩니다. 조사관은 방에서 사용할 수 있는 것, 컨설턴트를 호출할 수 있는 기회, 실험실 및 방사선 연구의 가용성을 자세히 설명하여 심리적 안전을 확립합니다. 각 임상 시나리오는 실제 환자 사례를 기반으로 약 10분 동안 실행되며 시간 경과에 따라 활력 징후가 변하고 평가의 특정 지점에서 실험실 값을 사용할 수 있습니다. 이 연구는 3(시나리오 위험: 낮음, 중간, 높음) x 2(AI 프레이밍: 도구 vs. 팀원) x 2(투명도: 낮음 vs. 높음) 요인 설계를 따릅니다. 각 참가자는 위험도가 높은 순서대로(대상 내 요인) 세 가지 시나리오를 모두 받지만 하나의 AI 프레이밍과 하나의 투명성 처리 조건(대상 요인 간)에 무작위 배정됩니다.

AI 팀원 프레이밍 처리를 위해 사전 시뮬레이션 브리핑에서 참가자들에게 단순한 도구가 아닌 팀원으로서 인공지능/머신러닝 알고리즘의 프레임워크를 제공하고 마음이론 개념을 소개한다. 알고리즘이 그들의 추론이 어떻게 인간의 추론을 보완할 수 있는지 이해하기 위해. 또한, 알고리즘이 실행되는 컴퓨터 워크스테이션은 환자 침대 옆에 배치됩니다. 또한 AI-CDSS는 제공자가 침대 옆에서 자연스럽게 상호 작용할 수 있는 ChatGPT/GPT-4 챗봇 스타일 인터페이스로 제공됩니다. 도구 프레이밍 조건에서는 도구로서의 AI-CDSS에 대한 일반적인 설명이 제공됩니다. 이 경우 알고리즘이 있는 컴퓨터는 환자로부터 떨어진 구석에 배치됩니다. 이처럼 계산기 형태의 스툴로 선보일 예정이다.

투명성 처리를 위해 알고리즘 출력은 "낮은" 투명성(위험 평가 및 권장 사항만 포함) 또는 "높은" 투명성(모델 입력에 대한 설명 및 사용자 지시 클릭을 통해 입력을 쿼리하는 기능 포함)을 갖습니다. 팀 구성원 프레임워크의 사용자 친화적인 자연어 챗봇에서 사용자 지시 쿼리를 처리할 수 있는 도구 프레이밍 조건의 웹 앱 또는 직접 ChatGPT 파생 인터페이스를 통해 모델 출력에 영향을 미치는 입력을 표시하여 정신 모델을 제공합니다. 알고리즘).